新獲谷歌專利揭示搜索引擎看到實體
專欄作家成都網站設計解釋了最近谷歌的專利，暗示在搜索引擎處理的實體信息回答問題。這可以提供提示如何SEO可以構建自己的內容被視為相關。

了解我的人都知道我是一個大風扇的閱讀谷歌專利，或者，當我感覺懶惰，閱讀他們的分析，Bill Slawski在他的博客里， SEO的海。

我也在那些涉及實體特別感興趣，因為他們是（至少對我來說）的定義是谷歌試圖解決的問題。作為機器學習的發展，實體代表了搜索引擎如何越來越多地看世界。

在我們挖到這個谷歌最新的專利2016年12月22日，這是理所當然的，讓我們先定義一個實體為了確保我們都在同一頁上。根據專利，定義如下：

[一] n實體是一個事物或概念，是獨特的，獨特的，明確的和可區分的。例如，一個實體可以是人、地方、項目、理念、抽象的概念，具體的元素，其他合適的東西，或它們的任意組合。

讓事情變得簡單，你可以隨便想一個實體作為一個名詞。

另一個定義是很重要的理解非結構化數據這是非常準確的，在維基百科的定義像這樣的:

非結構化數據…是指信息，沒有一個預先定義的數據模型或是沒有組織在一個預先定義的方式。

這下我們的皮帶，我們要馬上到專利。本文將結構化的方式，我將包括在斜體專利重要路段的確切措辭，其次是每一節 意味著什么的一個解釋。
摘要

方法，系統和計算機可讀介質提供集體和解。在一些實施方案中，接收查詢時，其中的查詢相關的至少部分與實體類型。一個或多個搜索結果至少部分基于查詢生成。先前生成的數據檢索的一個或多個搜索結果的至少一個搜索結果相關，包括一個或多個在至少一個搜索結果對應的實體類型的實體引用的數據。一個或多個實體引用排名，和一個實體的結果是選擇從一個或多個實體引用至少部分基于排序。要查詢的答案是至少部分地基于實體結果提供。

這是一個不小的摘要描述所包含的全部范圍的專利。就抽象而言，我們要看到的是，實體獲得排名，而排名確定一個查詢的答案。

這是足以吸引我的專利，它的確是準確，但你很快就會看到，有很多描述的不是簡單的“我們排名的名詞。”
概要

以下摘錄 都包含在該專利的摘要部分。

2節

關鍵詞seo排名

[一] 系統依靠實體引用確定的基礎與搜索結果相關的非結構化數據提供自然語言搜索查詢的答案。…[不]他系統獲取額外信息，例如預處理相關的至少一些搜索結果…附加信息包括各自的網頁，在網頁中出現的人的名字。在一個例子中，為了回答“誰”的問題，該系統將出現在搜索結果的前十名，在附加信息識別。該系統識別最常出現的名字作為答案…

在摘錄以上，我們開始看到背后的系統方法。谷歌是在這里討論的是確定的回答“誰”的問題的想法，他們將出現在搜索結果的前10名最常見的名字。

4節

“[T]他查詢是一種自然語言查詢…排名的一個或多個實體引用，包括基于至少一個信號排名排名。在一些實施方案中，一個或多個排序信號包括頻率的各個實體引用的發生。在一些實施方案中，一個或多個排序信號包括各實體引用局部性評分。在一些實施方案中，先前生成的數據與非結構化數據。

進一步的信息上的方法是在專利概述，我們看到在一個文檔中使用的 術語的頻率，可能跨越多個文件。此外，我們看到，性是一個關聯因素，這是應用于非結構化數據的方法。

5節

[問]題可供查詢的自動化和不斷更新的時尚。在一些實施方案中，問答可以利用搜索結果排序技術。在一些實施方案中，問題的答案可能是基于網絡的非結構化內容自動識別。

在本節中，我們看到它的鋼筋，問題的答案可能是基于搜索結果或排序法確定，但似乎我們也看到專利擴展到包含問題的答案基于其他技術及其在非結構化數據的能力，確定答案的自動測定。
專利美國2016 / 0371385 A1的真正的肉

部分14至96 給予詳盡的圖像描述、流程圖和真正的肉類包括本專利。一些圖像將包括以下一些簡單地指出，這取決于在信息將得到更好的。

19節

“[T]他系統獲取實體引用與排名前十的搜索結果相關。…和/或選擇排名是根據質量得分，新鮮度得分，相關性，其他任何合適的信息，或它們的任意組合。

在這里，我們看到谷歌闡明不同類型的實體和答案可能是基于不同的信息。例如，新鮮度可以作為一個更強的信號如果你看天氣，而質量可能如果你正在尋找一個定義更強壯，健康信息等。

20節

我得承認，我讀了一本第幾次完全掌握他們在談論什么。本節涉及的專利圖1，如下：
一個問答按照目前披露的一些實現高水平的系統框圖。

一個高層次的系統的框圖問答，按照一些實現本發明的。

他們寫的：

[從實體引用110與一個特定的網頁相關的檢索]他信息列表出現在網頁的人。例如，一個特定的網頁可能包括一些人名，和實體引用110可以包括一個列表的名稱包含在網頁。實體引用110也包括其他信息。在一些實施方案中，實體引用110包括實體引用不同的類型，例如，人，地方，和日期。在一些實施方案中，多個實體類型的實體引用作為一個單一的實體引用注釋列表維護，作為分隔的列表，在任何其他合適的格式的信息，或它們的任意組合。這可以理解，在一些實施方案中，實體引用110和108指數可能存儲在一個單一的指標，多指標，在任何其他適用的結構，或它們的任意組合。

背后的想法是他們這里指的是在專利在其他地方重復。其中一個大問題，我想到在閱讀該專利是巨大的處理能力要。如果任何實體搜索需要運行在它自己的索引的查詢引擎，過程的前10個結果，然后確定哪些條款經常被用來建立一個問題最可能的答案，一個搜索結果，這樣的處理會把更多資源。

在20節中，他們討論了這個方法，這是預設的參考文獻列表（圖110）從指標本身分開。

所以，當一個查詢像“dave davies是誰”時，數據是從指標得出（確定有答案的可能，但第二頁）參考點（110）也表明將包含實體數據（如多少次，“dave davies”是每個文檔中提到的），從而節省了谷歌需要算出它的飛行。

21節

[O] NE或更多的排名指標是用來實體引用的排名，包括發生頻率和話題性評分。發生頻率涉及次實體引用出現的次數，一個特定的文件內，收集的文件，或其他內容。地區性的評分包括實體引用和它的內容之間的關系。

撇開對術語的使用次數的重復作為一個指標，在這一節中我們也看到一個強化的時效性。雖然這可能涉及到一個網站的主題和加權參考應該有關聯，我傾向于相信這更多的是有助于理解實體引用。

例如，如果實體的“dave davies”是一個相關的SEO頁面看到，那可能是我。另一方面，如果“戴夫戴維斯”出現在一個與音樂有關的頁面，這可能是“問題人”（我喜歡稱他）。

看到更多的“dave davies”音樂的主題相關的網頁會幫助他們在選擇顯示：
谷歌的結果，誰是dave davies

25節

“[T]他系統訂單，基于一個或多個質量分數的搜索結果。在一些實施方案中，質量分數包括相關的搜索查詢，與搜索結果相關的質量得分，一個數據的時候，內容最后生成或更新相關的新鮮度評分，與特定的搜索結果以前的選擇從一系列的搜索結果評分，其他合適的質量分數，或任何組合。在一個例子中，一個與搜索結果相關的質量得分可能包括鏈接的數量和相應的網頁。

在25節中，我們看到更多的質量評分澄清作為度量。這一部分，當然，也包括 不只是其參考的鏈接作為一個質量指標，而且導出鏈接包含作為一個可能的信號。

28節

“[T]他系統生成一個集實體引用出現在網頁通過結構化或非結構化的文本中的一個已知的實體引用，例如一個名單。在一些實施方案中，實體引用先前不知道的基礎上發生的頻率或其他聚類技術鑒定。在一些實施方案中，實體引用人實體引用，例如，出現在一個網頁的文本的人的名字。在一個例子中，系統維護一個列表中的所有在一個特定的網頁中出現的人的名字，并列表檢索網頁時，出現在搜索結果的頂部結果206盒。

在28節中，我們看到的理解出來，不是所有的實體都是已知的，和開發方法需要了解新的。這就首先提到在互聯網上一個人發生，新建筑的開發等。谷歌將利用其了解其他實體的引用（例如，位置在頁面）開始添加新的實體，實體引用列表（見“110”在上面的圖1）。

36節

在一些實現中，系統處理的網頁和其他內容的識別實體引用。在一些實施方案中，系統進行離線處理，這樣在搜索的時候獲得。在一些實施方案中，該系統處理信息的實時搜索的時間。

在36節中，我們看到系統論述適應更快的結果通過離線處理，我們看到在20節早些時候。我們也看到參考系統，實時操作。顯然，有查詢類型，就需要這個（天氣），和一個可以認為谷歌將有可靠來源的這類信息的列表，使他們仍然處理信息迅速，以最少的資源。

37節

[我]是條目包括實體引用，一個獨特的標識符和實體引用相關的實體引用的頻率發生，在實體引用出現的頁的位置，與內容如新鮮和訂購相關的元數據，其他任何適用的數據，或它們的任意組合。在一些實施方案中，先前產生的數據可能包括類型的實體引用，例如，一個人，一個地點，日期，任何其他適合的類型，或它們的任意組合。在一些實施方案中，先前生成的數據包括識別實體作為一個特定類型的信息，如人的實體引用，一個實體引用，或一次實體引用。在一些實施方案中，多個數據集可以為網站或其他內容，其中每一組都與一個或多個類型相關。在一個例子中，一個網站可以與表人的實體引用發生和列表的位置發生的相關實體引用。

對于那些好奇的不同的實體將被孤立，我們這里有我們的答案，他們在那里討論“唯一標識符”實體。這是，而不是思維的問題，Dave Davies Dave Davies，筆者這篇文章，為“Dave Davies的兩個版本，谷歌會認為我們有一個相同的屬性標識符。

你或我都會想到他們的名字的人，谷歌不會；他們會認為他們的獨特的、可能的字母數字、序列。我會說明下文，但在其最簡單的形式，它可能看起來像：

Unique ID（0000000 1A）–>的名字（Dave Davies）->工作（音樂家）

和

Unique ID（0000000 1b）–>的名字（Dave Davies）->工作（SEO）

過去，這一部分主要強調認識SEO和關聯性強化因素如實體使用頻率，對內容、鏈接的網頁的位置，等等。

38節

[阿]他們的名字或內容發生實體引用，可以用來消除歧義的參考。在一個例子中，[喬治·華盛頓]的名字出現在同一個文本，[ Martha Washington ]可能會被認定為與列表中的美國總統的一個獨特的實體引用，而[喬治·華盛頓]發生在同樣內容的[大學]和[華盛頓D.C. ]是關于[喬治華盛頓大學]。

在這一部分中，我們進一步看到實體是如何通過上下文理解。當有兩個或更多的實體具有類似名稱的屬性、專利概述從頁的附加數據以幫助確定具體的實體的使用被引用。

用我的例子，一提到“Dave Davies”的頁面上出現“扭結”而不是0000000磅副Dave Davies獨特的ID 0000000 1A以上。

41節

另一個例子中，系統通過將出場的文檔或任何其他合適的度量長度決定了頻率。

老實說，包括我的一部分41節在這寫的是，這可能是我最后一次能夠參考關鍵字密度作為一個沒有背景”在本世紀初的度量的唯一原因。”

有趣的是，這正是他們在這里，在這方面確實有道理。如果是用在排名前10位的結果作為一個問題的答案的一個指標參考實體的頻率，我們應該考慮到一個10000字的頁面應該有不同的影響，數量比一頁，700字。

盡管如此，你可能從來沒有讀過或聽到的唯一ID 0000000 1b再次關鍵詞密度參考。

42節

“[T]他系統使用性評分作為排名的信號。在一些實施方案中，地區性的評分包括新鮮，文檔的年齡，鏈接的數量和/或文件，在以前的搜索結果的文檔選擇的號碼，有實力的文檔和查詢之間的關系，任何其他合適的分數，或它們的任意組合。在一些實施方案中，一個地區性的分數取決于實體引用，其中實體引用出現的內容之間的關系。例如，實體引用[喬治·華盛頓]可能有較高的地區性得分在歷史網頁比當前的新聞網頁。另一個例子中，實體引用[巴拉克奧巴馬] 可能在政治網站有較高的地區性得分比在法學院網站。

在本節中，我們看到谷歌澄清性意味著什么，它的影響將會對結果。這將不是一個特定的實體的選擇一個答案（例如， 選擇Dave Davies被引用）更多的是在什么樣的數據是用來制作答案。

例如，他出生的八個孩子最后不是局部相關足以被包括在“誰是dave davies”，如上圖所示的答案，而是信息如他的出生日期和樂隊。所有這些信息是準確的，但由于地區性信號如頻率在文件，更“重要”的信息選擇。

47節

47節是最重要的人物要想真正了解谷歌是如何回答問題的邏輯和數據組織。所以在我們開始寫的是什么，讓我們在例子看。注意紅色文字不是最初的專利部分已經加入由我來提供上下文是很重要的。
通過數據圖包含按照節點和邊與本發明的一些實現

每個包含一塊或數據塊的邊緣節點代表包含在邊緣連接的節點的數據之間的關系。在一些實施方案中，圖中包括一對或多對一個邊緣連接的節點。的邊緣，這樣的圖，可以引導，即單向的，無向的，即雙向的，或兩者兼而有之，即一個或一個以上的邊緣可以向和一個或多個邊緣可能在同一個圖有方向性。

節點的引用是圓形元素和包含數據；線邊緣和包含關系。例如，Dave Davies（402）的兄弟Ray Davies（404），都有帶扭結（408）。

這個圖很簡單容易理解。在現實中，這些節點將是獨特的ID，這些ID將元素”的名字”，但我們的目的在這里，上面的插畫作品。

52節

一個領域是指一組相關的實體類型。例如，域[電影]可能包括，例如，實體類型[演員]，[導演]、[拍攝地點]，[電影]，任何其他適用的實體類型，或它們的任意組合。在一些實施方案中，實體與多個域類型相關。例如，實體結[本杰明·富蘭克林]可能與實體類型節點[政客]域中的[政府]以及[創造者]實體型節點在域[企業]。

在本節中，我們看到的信息進一步分組域。合理的，我們可以假設大多數或所有域也會在其他的應用程序節點。“基努里維斯，”為例，將一個節點連接到另一個節點”的電影“邊緣”的行為。” 這兩節點將包含域中的“電影”。

56節

“[T]他知識圖可以包括分化和條款和/或實體消歧信息。本文所使用的分化指的是多對一的情況下，多個名字都與一個單一的實體關聯。本文所使用的消歧義是指一對多的情況下，相同的名字與多個實體關聯。在一些實現中，節點可以被分配一個獨特的識別標準。在一些實施方案中，獨特的識別可以參考一個字母數字字符串，一個名字，一個數字，二進制代碼，任何其他合適的標識符，或它們的任意組合。獨特的識別參考可以讓系統分配唯一的參考節點具有相同或相似的文本標識符。在一些實施方案中，獨特的標識符和其他技術用于分化，消歧，或兩者。

在56節中，我們得到了澄清的分化（解決的情況下，有很多的名字，一個實體 例如：電影，電影，電影）和消歧（解決方案有一個名字由多個實體–例如：Dave Davies分享）。

我們說的話的唯一標識符和其使用的部分。總之，你不是你，沒有實體本身是在我們溝通。每個實體都是一個獨特的身份，和唯一的ID分配給節點，包括常見的參考資料，如姓名和特征。

58節

[不]在這里可能是城市[費城]相關實體的節點，對電影[費城]相關實體的節點，和奶油奶酪品牌[費城]相關實體節點。每一個節點可以有一個獨特的識別依據，存儲例如數、消歧在知識圖。在一些實施方案中，在知識圖的消歧的連接和節點之間的關系提供了。例如，城市[紐約]可以消除從國家[紐約]因為城市是連接到一個實體類型[城市]和國家是連接到一個實體類型[國家]。它可以理解，更復雜的關系也可以定義并區分節點。例如，一個節點可以通過相關的類型定義，其他實體的特殊性質與它的連接，通過它的名稱，任何其他適合的信息，或它們的任意組合。這些連接可能有助于消除歧義，例如，節點[格魯吉亞]是連接到節點[美國]可以理解代表美國國家，而節點[格魯吉亞]連接到節點[亞洲]和[東]可以理解為代表的東歐國家。

在第58節討論如何具體的實體可以由節點和連接識別，真正重要的是，這是一種他們將決定哪個答案更可能是正確的。本文將結合節點，在這一部分，討論的領域，如前面所討論的。如果我問谷歌的問題：

“誰是費城？“

谷歌了解到，根據問題的類型最有可能的參考（我尋找的人）是電影“費城”。它可能是一個去過的城市，所有已知的人的名單的回答，但它的 可能就是我想要的信息。因此，谷歌提供了基于電影的答案。如果我改變我的問題：

“有多少人在費城？“

答案是谷歌給出的是155萬3000。它可以用在電影的演員總數的回答，但它選擇了什么感覺是最有可能的答案是尋求基于實體和被尋找的數據幀。

61節

【N】頌歌和邊緣的實體類型定義節點與其性能之間的關系，從而定義一個模式。

在這里，我們看到谷歌基本上把非結構化數據到一個結構通過創建自己的模式的邊和節點在以前的定義。這將使谷歌的人產生自己的圖式（例如）不斷調整、添加和刪除與之相關的圖式。

68節

[的]各自的知識圖保持各自不同的領域，不同的各自的實體類型，或根據任何其他合適的界定特征。

在本節中，我們看到谷歌針對不同類型的數據創建知識圖的不同類型。這是不同的，框架基于信息所要求的類型的答案。我們會到為什么這是重要的下面。
還等什么？

現在我們已經進入了信息的關鍵位結束，你可能會問， ”怎么樣？“好的問題。

在了解谷歌如何組織數據，本身是一件好事，有具體的可操作的項目我們可以帶走這可以顯著提高我們的排名和相關性。部分是，他們不努力，實際上并不需要太多的努力 只是了解你想要什么。

包括數據讓你有關。好的， 現在我要脫下我的“隊長”的帽子，指出，如果我們只看現場回答來自什么數據有實體，我們可以更了解谷歌找到相關的特定主題。而谷歌要給一個答案，他們也希望他們的用戶有機會獲得更完整的數據，如果需要的話。因此，他們將更可能排名的網站，而不只是他們想要的答案，但可能支持信息的搜索也可以找。
創建結構化的非結構化的數據，而這顯然是理想的使用標記 構造你的數據引擎，它也是重要的框架內容等信息可以連接沒有它。谷歌希望通過內容來確定自己的連接，所以使用語句如“Dave Davies是一個吉他手扭結”將幫助谷歌了解具體是哪個Dave Davies你指的是什么，他的角色是誰，作用是。語句如“扭結”Dave Davies將有可能達到正確的實體；然而，數據將不會被視為全面完成。 好的谷歌，因為他們可以在其他地方獲得的信息。不過，如果我們想要好的排名，我們應該努力 徹底。
和更多的結構，這是之前所說的，這個專利了，我們需要尋找的方式傳遞知識和我們自己的數據結構。如果你看了這個問題的答案，“誰是dave davies”上面，你會發現答案是段落格式。如果我們考慮專利，我們會認為這是谷歌是如何連接這些類型的查詢實體之間的點。因此，如果我們有Dave Davies的一頁，我們要結構信息在段落格式而不是列表。這是不同于“我如何…”式的查詢，往往采取列舉他們的答案格式。這是在68節討論的，它將影響的不只是我們的排名問題答案的能力，而且谷歌如何解釋我們的網站，我們的內容結構的有效性。

結論

實體，在我如此卑微的意見，了解谷歌的算法最重要的一個方面，而這項專利增加了理解。理解實體是如何理解谷歌的看法它遇到的每件事物之間的聯系。這有助于決定你應該如何組織你的內容（這樣的內容應該包括）被視為不相關，但最相關的。

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